Vai al contenuto principale

Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

Padroneggia le competenze che contano

Segui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.

  • Impara al tuo ritmo
  • Acquisisci esperienza pratica
  • Capitoli brevi e completi

Crea il tuo account gratuito

o

Continuando, accetti i nostri Termini di utilizzo, la nostra Informativa sulla privacy e che i tuoi dati siano conservati negli Stati Uniti.
328 Corsi

Corso

Analyzing US Census Data in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 73

Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.

Analisi esplorativa dei dati

4 ore

Corso

Creare modelli di risposta in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 73

Impara a creare modelli semplici di risposta del mercato per rendere più efficaci i tuoi piani di marketing.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Programmazione parallela in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 65

Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Previsione della domanda di prodotto in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 62

Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Programmazione R difensiva

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 61

Impara la programmazione difensiva in R per rendere il tuo codice più solido.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Introduzione all'Anomaly Detection in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 61

Impara i test statistici per trovare i valori anomali e come usare algoritmi avanzati per calcolare il punteggio delle anomalie.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Programmare con dplyr

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 60

Impara come fare trasformazioni avanzate con dplyr e come mettere il codice dplyr e ggplot2 nelle funzioni.

Data manipulation

4 ore

Corso

Prevedere il CTR con il Machine Learning in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 56

Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.

Machine Learning

4 ore

Corso

Ottimizzare il codice R con Rcpp

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 53

Usa C++ per migliorare di brutto le prestazioni del tuo codice R.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Programmazione funzionale intermedia con purrr

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 53

Continua a imparare con purrr per creare codice iterativo solido, pulito e facile da mantenere.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

HR Analytics: prevedere il turnover dei dipendenti in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 48

Prevedi il turnover dei dipendenti e pensa a delle strategie per farli restare.

Machine Learning

4 ore

Corso

Modelli di Mixture in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 48

Impara i modelli misti: un modo pratico e formale per fare statistiche su raggruppamenti e classificazioni probabilistiche.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 37

The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.

Cloud

5 ore

Corso

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 33

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.

Cloud

4 ore

Corso

Analitica predittiva con dati di rete in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 30

Impara a prevedere le etichette dei nodi nelle reti usando lapprendimento di rete ed estraendo caratteristiche descrittive dalla rete.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • IntermedioLivello di competenza
  • 5.0+
  • 23

Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.

Cloud

8 ore

Corso

LLM Application Fundamentals with LangChain

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+

Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.

Intelligenza artificiale

AI Native

Over 3 hours

Corso

LLM Application Evaluation with LangSmith

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+

Learn to systematically measure and improve LLM application quality.

Intelligenza artificiale

2-3 hours

Corso

Agentic Systems with LangGraph

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+

Learn to build agentic systems using LangGraph.

Intelligenza artificiale

Over 3 hours

Corso

Retrieval-Augmented Generation with LangChain

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+

Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.

Intelligenza artificiale

2-3 hours

Corso

Prompt Engineering with LangChain

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.6+

Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.

Intelligenza artificiale

2-3 hours

Corso

LLM Tool Use with LangChain

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.5+

Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.

Intelligenza artificiale

Over 3 hours

FAQs

Che cos'è la data science?

La data science è un'area di competenza incentrata sull’estrazione di informazioni dai dati. Utilizzando competenze di programmazione, metodi scientifici, algoritmi e altro, i data scientist analizzano i dati per ottenere informazioni fruibili.

Come posso imparare Data Science?

Dovrai imparare un linguaggio di programmazione come Python o R e padroneggiare i principi di matematica e statistica. Conoscere i metodi di analisi dei dati e gli strumenti di data science è altrettanto essenziale. Ci sono molti modi per apprendere la data science: oltre ai percorsi tradizionali, come una laurea o studi universitari, esistono numerose risorse per imparare al tuo ritmo. Oltre ai corsi e tutorial online, ci sono libri, video e altro ancora.

Quali competenze sono necessarie per la data science?

Oltre alla conoscenza di matematica e statistica, i data scientist devono avere competenze di programmazione in linguaggi come Python, R e SQL. Inoltre, la data science richiede la capacità di lavorare con grandi set di dati, la conoscenza della visualizzazione dei dati, del data wrangling e della gestione dei database. Anche competenze in machine learning e deep learning possono essere utili.

A cosa serve la data science?

A livello professionale, quasi tutti i settori possono sfruttare la data science in una certa misura. Le organizzazioni sanitarie la utilizzano per individuare e curare le malattie, mentre le aziende finanziarie la impiegano per rilevare e prevenire le frodi. Molti settori la applicano anche al marketing, ad esempio per creare sistemi di raccomandazione e analizzare il tasso di abbandono dei clienti.

La data science è una carriera con buone opportunità professionali?

Sì, la data science è tra i settori a più rapida crescita negli Stati Uniti e nel mondo. È anche una delle carriere più remunerative. Secondo i dati di Payscale, i data scientist esperti guadagnano in media 97.609 $ e hanno un punteggio di soddisfazione di quattro stelle su cinque negli USA.

È difficile diventare un Data Scientist?

Ci sono alcuni aspetti da considerare. Innanzitutto, entrare in un corso di laurea in data science può essere competitivo, spesso richiedendo voti molto alti. Allo stesso modo, molte delle competenze richieste richiedono studio e pazienza. Padroneggiare tutte le basi necessarie può richiedere diversi mesi, oltre a molta esperienza pratica per ottenere un ruolo entry-level.

La data science richiede competenze di programmazione?

Sì, è necessaria una certa esperienza in linguaggi di programmazione come Python, R, SQL, Java e C/C++. Tuttavia, grazie alla sua sintassi relativamente semplice, Python è spesso la scelta preferita dai principianti.

Quanto tempo ci vuole per diventare un data scientist?

Per chi non ha esperienze pregresse di programmazione o un background matematico, servono in genere dai 7 ai 12 mesi di studio intensivo per raggiungere il livello di un data scientist entry-level. Tuttavia, è importante ricordare che apprendere solo le basi teoriche della data science potrebbe non bastare per diventare un vero data scientist.

Quali argomenti posso studiare nell'ambito della data science?

Una volta padroneggiate le basi della data science, puoi specializzarti in differenti aree come machine learning, intelligenza artificiale, big data, business analytics, data mining e altro.

Aumenta le tue competenze sui dati con l'app di DataCamp

Avanza ovunque ti trovi con i nostri corsi per dispositivi mobili e le nostre sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.